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AI算力四强争霸: 芯原股份单季营收破12亿, 润泽科技净利暴增598%, 开普云龙芯中科技术路线分化!
发布日期:2025-12-18 13:57    点击次数:197

芯原股份第三季度新签订单15.93亿元,AI算力订单占比65%;润泽科技净利润同比大增598.38%;开普云AI算力业务收入超亿元;龙芯中科推出首款GPGPU产品——四家企业在AI算力赛道的差异化竞争格局已经形成。

随着全球AI大模型竞赛进入白热化阶段,算力需求呈现爆发式增长。2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS,同比增长74.1%,市场规模约1350亿元。到2025年,中国智能算力规模预计将达到1037.3EFLOPS,市场规模接近2000亿元。在这一轮AI算力浪潮中,芯原股份、润泽科技、开普云和龙芯中科凭借各自的技术优势和商业模式,正在上演一场精彩的"四强争霸"。

01 芯原股份:AI ASIC定制龙头,订单爆发式增长

芯原股份2025年第三季度业绩表现亮眼,实现营业收入12.81亿元,创下单季历史新高,环比大幅增长119.26%,同比大增78.38%。更值得关注的是,公司第三季度新签订单15.93亿元,同比大幅增长145.80%,其中AI算力相关订单占比高达65%。截至第三季度末,公司在手订单金额达32.86亿元,连续八个季度保持高位。

芯原股份的核心优势在于其"一站式芯片定制服务"模式。公司2025年前三季度一站式芯片定制业务同比增长53.51%,成为业绩增长的主要驱动力。其中,芯片设计业务收入6.60亿元,同比增长27.53%,28nm及以下工艺节点收入占比94.70%,14nm及以下工艺节点收入占比81.97%,AI算力相关的芯片设计业务收入占比约为73%。

在AI处理器IP领域,芯原股份同样表现突出。公司图形处理器IP、神经网络处理器IP和视频处理器IP三类核心IP收入合计占比约70%,已获得国内外众多知名企业广泛采用。2025年9月,公司宣布拟收购国内RISC-V CPU IP龙头芯来科技97%股权,补齐CPU IP短板,形成"GPU/NPU+RISC-V"全栈异构计算平台,直接对标ARM生态。

02 润泽科技:智算中心龙头,净利润暴增598%

润泽科技2025年第三季度业绩表现惊艳,实现营业收入14.81亿元,同比增长14.61%;实现归属于上市公司股东的净利润38.22亿元,较上年同期大增598.38%。整体来看,今年前三个季度,润泽科技累计实现营收39.77亿元,同比增长15.05%;归属于上市公司股东的净利润达47.04亿元,较上年同期增长210.74%。

润泽科技的核心业务是IDC(数据中心)和AIDC(智算中心)。公司采用"自投、自建、自持、自运维"的闭环模式,目前已投产机柜7.6万架,上架率超90%,廊坊国际信息港规模为京津冀最大。2023年,公司建成全国首栋纯液冷智算中心,专为AI大模型训练设计。2024年该业务营收14.51亿元,同比暴增1147.85%,占比升至33.25%,成为第二增长曲线。

在客户资源方面,润泽科技绑定头部互联网企业。字节跳动为第一大终端客户,历史收入占比超50%;同时服务华为、快手等头部互联网企业,客户黏性极强。公司凭借液冷技术降低PUE(能源效率)至1.2以下,获国家绿色数据中心认证,拥有800人自运维团队,14年安全零事故记录。

03 开普云:全栈AI服务商,大模型技术领先

开普云2025年前三季度实现营业收入2.31亿元,净资产达14.51亿元。公司在AI算力领域已实现超亿元收入,取得市场认可。开普云的核心优势在于其"全栈AI产品体系",覆盖AI算力、大模型、智能体中台和智慧应用,是具备从底层算力到顶层应用全链条交付能力的人工智能技术厂商。

在大模型技术方面,开普云基于开悟多模态大模型自主研发的四个算法已通过中央网信办的深度合成服务算法备案,具体包括2个"开普云开悟文本生成算法"和2个"开普云开悟图像生成算法",标志着公司大模型产品的合规性和安全性获得了国家监管部门的认可。公司获评"2024年度人工智能引领奖",并入选赛迪发布的"2024中国人工智能多模态大模型企业综合竞争力20强"。

在智能体中台领域,开普云的开悟智能体中台落地北京国资体系,成为北京国资公司构建智能服务生态方面的重要布局,为北京国资公司内部办公和管理决策提供坚实的技术支撑。在国际权威市场研究机构IDC发布的《2024IDC政务大模型厂商图谱》中,公司入选基础大模型代表厂商。

04 龙芯中科:自主可控CPU龙头,进军AI处理器

龙芯中科2025年前三季度实现营业收入3.51亿元,同比增长13.94%。公司作为自主可控CPU领域的龙头企业,正在积极向AI处理器领域拓展。2025年6月,龙芯中科发布基于国产自主指令集LoongArch研发的服务器处理器龙芯3C6000系列芯片、工控领域及移动终端处理器龙芯2K3000/3B6000M芯片,以及面向AI计算进入研发阶段的GPGPU产品9A1000。

龙芯3C6000系列服务器CPU采用单硅片规格为16核32线程,可通过自研的龙链接口,通过多硅片封装形成32核64线程的3C6000/D及60/64核120/128线程的3C6000/Q。据第三方测试报告,3C6000/S、3C6000/D实测单核/多核性能分别达到Intel公司2021年上市的16核至强Silver 4314、32核至强Gold 6338的水平,64核3C6000/Q性能超过40核至强Platinum 8380的水平。

在AI处理器方面,龙芯中科透露其通用GPU研发进展。公司首款低成本GPGPU产品9A1000目前正在研制阶段,将用于显卡及AI加速卡,性能对标AMD RX550,将集成视频处理模块并支持H.264、H.265编解码。龙芯中科首席工程师苏孟豪表示,龙芯专用GPGPU芯片9A1000和9A2000的研发,坚持融合图形计算和AI计算的通用GPU技术路线,聚焦推理类应用,从端侧应用做起。

05 财务对比:芯原营收领跑,润泽盈利最强

从营收规模看,芯原股份2025年前三季度实现营业收入22.55亿元,在四家企业中位居首位。润泽科技以39.77亿元的营收紧随其后,开普云和龙芯中科的营收规模相对较小,分别为2.31亿元和3.51亿元。

从盈利能力看,润泽科技表现最为突出。2025年前三季度,公司实现净利润47.04亿元,净利率高达118.18%。芯原股份虽然营收规模最大,但仍处于亏损状态,前三季度净利润为-3.47亿元。开普云和龙芯中科同样处于亏损状态,净利润分别为-0.97亿元和-3.94亿元。

从毛利率水平看,芯原股份2025年前三季度毛利率为34.95%,开普云为38.84%,龙芯中科为42.37%,润泽科技为48.11%。润泽科技凭借其IDC和AIDC业务的规模效应,毛利率水平最高。

06 技术路线对比:四家企业差异化竞争

四家企业在AI算力领域的技术路线存在明显差异:

芯原股份走的是"一站式芯片定制+IP授权"路线。公司通过提供从芯片设计到量产的完整服务,帮助客户快速开发AI专用芯片。同时,公司的GPU IP、NPU IP和视频处理器IP已获得众多客户采用,形成了强大的生态壁垒。

润泽科技专注于"智算中心基础设施"建设。公司通过建设高标准数据中心和智算中心,为AI大模型训练提供算力基础设施服务。其液冷技术、绿色数据中心认证和自运维团队构成了核心竞争力。

开普云构建了"全栈AI产品体系"。公司从AI算力、大模型、智能体中台到智慧应用,形成了完整的产业链布局。其开悟大模型已通过国家算法备案,在政务、金融等领域有广泛应用。

龙芯中科坚持"自主可控+通用GPU"路线。公司基于自主指令集LoongArch开发CPU和GPU产品,在服务器、工控、移动终端等领域布局。其GPGPU产品聚焦推理类应用,从端侧市场切入。

07 市场前景:AI算力需求持续爆发

根据IDC与浪潮信息联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》,2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS,同比增长74.1%,增幅是同期通用算力增幅(20.6%)的3倍以上;市场规模为190亿美元,同比增长86.9%。预计2025年,中国智能算力规模将达到1037.3EFLOPS,较2024年增长43%;2026年将达到1460.3EFLOPS,为2024年的两倍。

从应用场景看,AI算力主要应用于互联网领域,占比达53.27%。其次为服务、政府两大领域,占比为17.8%、8.67%。随着大模型技术的不断突破和AI应用场景的持续深化,智能算力将朝着算效更高、能耗更低、获取更便捷的方向演进,并通过"训推一体"的融合架构更好地支撑AI产业化落地。

在政策层面,中国高度重视算力产业的发展,相关部门相继出台了《算力基础设施高质量发展行动计划》《关于深入实施"东数西算"工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》《算力互联互通行动计划》等一系列政策文件,推动算力基础设施建设与技术创新,为数字经济高质量发展提供有力支撑。

AI算力作为数字经济时代的关键生产力,正在重塑整个科技产业的竞争格局。芯原股份、润泽科技、开普云和龙芯中科四家企业,凭借各自的技术优势和商业模式,在AI算力赛道形成了差异化竞争格局。

芯原股份凭借"一站式芯片定制+IP授权"模式,在AI ASIC定制领域占据领先地位;润泽科技通过智算中心基础设施建设,成为AI算力基础设施的重要提供商;开普云构建全栈AI产品体系,从底层算力到顶层应用形成完整布局;龙芯中科坚持自主可控路线,在通用GPU领域积极布局。未来,随着AI大模型竞赛的持续升级和算力需求的爆发式增长,四家企业都有望在各自的细分领域获得更大的发展空间。但同时也面临着技术迭代加速、市场竞争加剧、盈利能力改善等挑战。谁能率先实现技术突破和商业化落地,谁就将在AI算力赛道的竞争中占据更有利的位置。